import numpy as np
import cv2
#实例化人脸分类器
face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
#读取测试图片
img = cv2.imread('face.jpg',cv2.IMREAD_COLOR)
#将图像转化为灰度图
img_gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
#开始在灰度图上检测人脸，输出为人脸区域的外接矩形框
face = face_cascade.detectMultiScale(img_gray,scaleFactor=1.5,minNeighbors=1)
#遍历人脸检测结果
for (x,y,w,h) in face:
    cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(255,255,0),2)
#显示画好矩形框的图片
cv2.namedWindow('face',cv2.WINDOW_AUTOSIZE)
cv2.imshow('face',img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
